Evaluating Text-to-Image Diffusion Models for Texturing Synthetic Data

📄 arXiv: 2411.10164v1 📥 PDF

作者: Thomas Lips, Francis wyffels

分类: cs.RO

发布日期: 2024-11-15

备注: Submitted to RA-L

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

利用预训练扩散模型为合成数据纹理化以减少工程努力

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 合成数据生成 扩散模型 机器人操作 领域随机化 图像纹理化

📋 核心要点

  1. 现有的合成数据生成方法在缩小模拟与真实之间的差距时面临巨大工程挑战，尤其是在数据标注方面。
  2. 本文提出利用预训练的文本到图像扩散模型为合成图像进行纹理化，旨在降低合成数据生成的工程成本。
  3. 实验结果显示，扩散模型生成的纹理与随机纹理在性能上相当，表明其在当前阶段对合成数据生成的贡献有限。

📝 摘要（中文）

构建通用机器人操作系统通常需要大量真实世界数据，而收集这些数据往往困难重重。合成数据生成提供了一个有前景的替代方案，但缩小模拟与真实之间的差距需要大量工程努力。为减少这些努力，本文研究了使用预训练的文本到图像扩散模型为合成图像纹理化，并将其与随机纹理的常见领域随机化技术进行了比较。我们重点生成物体中心表示，如关键点和分割掩码，这些对于机器人操作至关重要，并需要精确的标注。实验结果表明，尽管扩散模型生成的图像看似更真实，但其在合成数据生成中的表现与随机纹理相当，表明目前使用扩散模型进行纹理化并未对机器人合成数据生成带来益处。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决合成数据生成中模拟与真实之间的差距，尤其是在物体纹理化和标注精度方面的挑战。现有方法依赖随机纹理，难以实现高质量的合成数据。

核心思路：通过使用预训练的文本到图像扩散模型为合成图像添加纹理，旨在提高生成图像的真实感，同时减少人工标注的需求。该方法利用了扩散模型在生成高质量图像方面的优势。

技术框架：整体流程包括数据准备、纹理生成和模型训练三个主要阶段。首先，准备合成数据集，然后使用扩散模型生成纹理，最后在合成数据上训练机器人操作模型并进行评估。

关键创新：最重要的创新在于将扩散模型应用于合成数据的纹理化，尽管结果显示其性能与传统随机纹理相当，但为未来的研究提供了新的视角和方法。

关键设计：在实验中，使用了特定的损失函数来优化生成图像的质量，并在网络结构上进行了调整，以适应不同物体类别的特征。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，使用扩散模型生成的纹理在视觉上更为真实，但在性能评估中与随机纹理的表现相当，未能显著提升模型在真实数据集上的表现。这一发现对未来合成数据生成方法的选择具有重要指导意义。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人操作、自动化制造和虚拟现实等。通过改进合成数据生成的方法，可以降低数据收集的成本，提高机器人系统在真实环境中的适应能力，进而推动智能机器人技术的发展。

📄 摘要（原文）

Building generic robotic manipulation systems often requires large amounts of real-world data, which can be dificult to collect. Synthetic data generation offers a promising alternative, but limiting the sim-to-real gap requires significant engineering efforts. To reduce this engineering effort, we investigate the use of pretrained text-to-image diffusion models for texturing synthetic images and compare this approach with using random textures, a common domain randomization technique in synthetic data generation. We focus on generating object-centric representations, such as keypoints and segmentation masks, which are important for robotic manipulation and require precise annotations. We evaluate the efficacy of the texturing methods by training models on the synthetic data and measuring their performance on real-world datasets for three object categories: shoes, T-shirts, and mugs. Surprisingly, we find that texturing using a diffusion model performs on par with random textures, despite generating seemingly more realistic images. Our results suggest that, for now, using diffusion models for texturing does not benefit synthetic data generation for robotics. The code, data and trained models are available at \url{https://github.com/tlpss/diffusing-synthetic-data.git}.